流动党员、口袋党员、失联党员长期游离于党 组织之外，归属观念淡漠、组织纪律性不强。 • 两新、青年等党员党性意识不强，对基层党建 工作缺乏责任感和参与度。 政治新常态的打造缺乏基层的支持与积淀 • 党建工作考核指标难量化，奖惩制度难落实。 • 党内组织生活难监督。 • 党员学习教育不经常，学习效果难评价。 • 党员日常管理不规范、不严格、难监督。 • 党费收缴管理监督难。 • 基层党组织、党员职能作用弱化、边缘化，凝 党建工作机制不完善，监督手段不健全 党建工作创新力不强，缺乏科学化手段 解决党建难题的着力点及相应的基础能力 解决党建难题的 6 个着力点 创新方法 新模式、新技术、新平台 优化机制 量化考核，从严督导 加强教育 创新形式，精准推荐 构建党建平台的 6 个基础能力 组织工作中心 学习教育中心 科学指导 科学分析，精准施策 党员测评中心 决策支持中心 激发活力 有力宣传，融入日常 10+ 个省市级党校专家精心制作。 基于微课的学习方式 源于加涅教学设计理论，对学习过程事件进行组合和控制， 帮助党员利用碎片时间进行学习，又不失系统性。 大数据决策支持 通过党建执行指数、积分排名等量化的分析结果，帮助 管理者发扬先进、发现短板，精准施策。 Confidential 秘密 www.h3c.com12 12 12 12 AI+ 智慧党建功能全景 党建宣传 学习教育 党员测评 党务管理

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关联考核内容，做到 评分有据可依，公开 公正。 评分记录 做到有史可查，有据 可诉。 创先评优 党员、党支部争先创优，量化智慧党建系统内的党员、党支部行为并给予 积分，作为奖励依据。提高党员、党支部积极性。 系统行为量化 每个模块系统分别设置量化积分、权重 1 0 积分排行 根据最终积分进行月份、季度、 年度的个人、支部横向排行 积 分 库 在 线 学 习 组 织 生

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3 分钟。知识图谱构建效率对比实验表明，在 建立市级人才引进政策图谱时，DeepSeek 所需标注量仅为传统方 法的 18%。 在系统适配性层面，提供灵活的部署方案组合：支持私有化部 署的轻量化版本可在 8 核 CPU/32G 内存环境下实现 200+并发，响 应时间控制在 800ms 以内。云端混合架构下，通过智能流量分配 机制，在政务办事高峰时段（9:00-11:00）仍能保持 95%以上的服 例如在防汛应急场景中，系统可同步分析气象局降雨数据、水利局 水位数据、交通局路况数据，5 秒内生成跨部门协同处置方案，较 传统人工会商效率提升 40 倍。 最后，可视化决策看板实现治理效能量化。内置的政务指标分 析模型包含 8 大类、76 项关键绩效指标（KPI），通过动态钻取分 析技术，支持从省级宏观趋势到街道级微观问题的多维度溯源。以 下为某市应用前后的关键指标对比： 指标项 智能体的技术架构设计必须包含实 时计算引擎、自适应学习模块和混合云部署能力。 2.1.1 高频业务场景梳理 高频业务场景的梳理是政务系统智能化的首要环节，需基于实 际业务流量数据和群众需求密度进行量化分析。通过对省级政务平 台近 6 个月业务工单的抽样统计（样本量 N=120 万），发现以下 五类业务占据总受理量的 82.3%： 1. 证照办理类 o 身份证补办/换领（日均请求量：2300+）

统自动向流出地、流入地党组织双预警，触发“专人联系”机制；同时推送“组 织关系转接指南”“线上支部加入入口” , 降低失联风险，避免形成“口袋党员”。 送学上门：靶向服务破解“参与难” 针对识别出的流动党员，自动匹配“轻量化学习包” , 结合其登录习惯推送；同 步关联流入地支部，推送“就 近 参与 活动”提醒。变“坐等参与”为“主动适配” , 确保“人在流动，学习 不断线”。 入党时间： 2024-05-06 党员属性：正式党员 支 部规范化 已 达 标 共 1 项 未达标 未 达 标 进行中 去开展 45% 运用行为可量化 将党员使用平台的各项行为 ( 如参与“三会一课”、主题党日、 在线学习 等 ) 转化为可累计的先锋值，直观反映党员对平台的 运用深度和学习投入度，让“用得好、学得透”有了量化标尺。 激励机制闭环化 以先锋值为纽带，构建“行为积累一积分兑换一积极性提升” 的良性循环。可兑换书籍、纪念品等实用物品，物质激励与精 精馈智策智能体应用 聚合线上学习轨迹、测评数据，线下实践反馈多源信息，经量化分析输出可视 化报告，同步智能生成改进策略，驱动培训质量迭代升级 成绩分析 自动评卷 推送学习资源 生成个性试题 改进建议 课程组合 生成思维导图 总结考查要点 定性分析 课件开发 概括课件重点 划定知识范围 量化考核 课件筛选 总结学习 内 容 抓取知识核心 过程评价

操作易学易用 形式简洁好用 安全可靠耐用 功能 齐全实用 智慧党建云平台 智慧党建云平台建设目标 1.2 目标 党务工作者 指挥决策，掌握核心数据，对党建工作开展，党员发展精准把 握； 量化考核，对支部，对干部，对党员透明考评； 及时通达，统一渠道将重要领导讲话，工作要求，规章制度等 相关信息下发到基层党员； 基层支部 党员 智慧党建平台，对加强党的政治建设、维 织管理系统。可实现党组织信息维护、信息 字段灵活化筛选导出，方便党组织信息灵活 采集、上报，并通过党建电子地图实现党组 织快速定位、可视，实现网格化管理。同时 通过组织积分，可实现优秀党组织的量化评 比，提高组织凝聚力。 十大应用场景 —— 管党员 党员信息管理 党员数据管理 系统预警管理 发展党员管理 党组织关系转接 不合格党员认定处置管理 历史党员管理 困难党员帮扶管理 利用移动互联网手段建设的党员学习平 台可实现移动化学习、考试，课程分类管理 等功能，创新了党员学习教育形式，有效推 进学习型党组织的建设，配合线下培训管理 系统形成了学习积分，通过排名、对标的形 式，让传统手段难以量化的党员干部理论学 习管理工作有了有效抓手。 十大应用场景 —— 促宣传 宣传工作是组织工作中的重要组成，先 进事迹要宣传、先锋榜样要宣传、组织生活要 宣传… 党建宣传系统通过党建门户、微信公众

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为了确保模型的高效运行，DeepSeek 采用了分布式计算架 构，支持大规模数据的并行处理。例如，在城市治理场景中，模型 可以在短时间内同时分析数千个摄像头采集的视频数据，从而快速 识别潜在问题。此外，模型还集成了轻量化设计，通过剪枝、量化 等技术优化计算资源的使用，确保在边缘计算设备上也能高效运 行。 模型的核心处理流程如下： 1. 数据预处理：对多源数据进行清洗、标准化与对齐。 2. 特征提取：通过 CNN、RNN 型能够根据实时病例数据迅速调整预测模型，为政府决策提供精准 支持。 DeepSeek 模型在技术实现上还采用了以下关键策略：  分布式计算架构：支持大规模并行处理，确保在高负载情况下 仍能保持高效运行。  轻量化部署：模型支持边缘计算部署，能够在本地设备上运 行，减少数据传输延迟。  安全性与隐私保护：采用先进的加密技术和数据脱敏方法，确 保敏感信息的安全性。 以下是一个示例表，展示了 DeepSeek 接口配置认证和授权机制，确保数据的安全性和访 问的合规性。 为了进一步提升模型的处理效率和响应速度，可以采用边缘计 算技术，将模型的部分计算任务下沉到城市治理的终端设备或边缘 节点。例如，在智能摄像头、传感器等设备上部署轻量化的 DeepSeek 模型，实现数据的本地化处理和实时分析。这种方式不 仅可以减少数据传输的延迟，还能降低对中央服务器的计算压力。 此外，模型的版本管理和持续更新也是部署与集成过程中需要 重点考虑的问题。建议采用